深眸科技｜工业生产中，基于深度学习的OCR错漏检测不再是难点

在工业生产中，许多产品会在表面进行字符印刷。在印刷过程中，这些字符常常会出现漏印、错印、叠印等情况。针对此种现象，许多制造企业积极寻求高精度、高准确度的检测方式，对产品进行OCR错漏检测，旨在大幅提升产品的出厂质量。

随着机器视觉技术的不断发展，使用该技术获取目标的信息，实现物体表面缺陷检测越来越普遍，OCR错漏检测技术相比前几年也有很大的突破，对于检测产品表面字符已经不再是难点。

OCR错漏类型与机器视觉检测优势

OCR错漏检测，是指对部件或产品上印刷的字符进行确认、辨别、判定的检测。但由于产品型号众多，商标丝印各不相同，且该类缺陷类型多样、产品成像角度不稳定。所以，OCR错漏检测对于正确打光、工业相机的相对位置、被检测部件、复杂的机器视觉算法等要求非常高。

OCR错漏检测可分为三大类：

1、错印：

检测印刷内容与标准内容的信息是否一致，是否有字母缺少，条形码等信息是否准确无误可扫描，印刷位置是否错误等；

2、漏印：

检测印刷内容是否在部件或产品上印刷准确；

3、叠印：

检测印刷内容是否重复印刷，导致信息重叠模糊不清。

在以上场景中，机器视觉检测系统能够提供非接触、无损伤的全自动检测方法，从而对部件或产品表面的印刷内容进行更高效的OCR错漏检测，并解决复杂背景下识别难度高的问题。此外，机器视觉检测系统的识别准确率和识别速度还能够满足绝大部分检测场景的需求。

由于机器视觉技术能够帮助生产线，实现大量产品印刷信息的快速获取，而且易于自动剔除缺陷产品。因此，在现代自动化生产过程中，机器视觉检测系统广泛用于字符质检环节，大幅提升部件和产品的印刷质量。

深度学习高效识别OCR类型

近年来，OCR在各行业应用广泛，如在食品行业中，可以通过印刷的二维码进行产品相关信息与价格的查询；在医药行业中，可以通过印制信息了解药品使用说明以及生产日期等内容；在半导体行业中，可以通过半导体晶片上的字符与条码得到每块晶片的具体信息内容等等。

这些应用只是OCR在各行业应用中的一部分，未来它的应用范围会更加广泛。所以，通过高精度、高效率的机器视觉检测系统进行OCR错漏检测很有必要。在巨大的市场前景下，许多机器视觉企业加大对OCR错漏检测的研究，深眸科技也不例外。

在家电行业·OCR错漏检测案例中，深眸科技创新搭建视觉平台，通过深度学习技术，实现秒级切换不同产品型号生产，自研2000+AI行业算法，动态判断产品字符内容。除此之外，深度学习视觉平台采用并发与异步等方式提升单位时间处理次数，利用先进的图像处理技术获取目标的位置，并识别目标物附带的文字图像，动态判断产品字符内容，并得出检测结果。

通过深眸科技视觉应用产品，能够实现对多种型号产品的OCR自动检测，有效防止混料、错料的情况发生，并以高性能软件架构进行高效作业，提升25%的识别效率，将识别准确率提升至99.9%以上，实现低延时毫秒响应。

未来，深眸科技将继续专注于工业AI视觉检测这一领域，建立以深度学习为主的差异化发展优势，不断提升核心技术能力，坚持深度学习技术的研发以及机器视觉创新应用产品的持续迭代，提升产品的市场竞争力，力争做机器视觉行业的技术专家。